Мир вступил в#nbsp;эпоху Big Data, которая коренным образом изменила наше представление об#nbsp;информации. Данные используются компаниями для улучшения текущих процессов и#nbsp;создания новых бизнес-моделей и#nbsp;становятся все более значимым ресурсом. В#nbsp;то#nbsp;же время утечки персональных данных становятся серьезной проблемой, которая затрагивает как частных лиц, так и#nbsp;бизнес в#nbsp;целом. В#nbsp;последние годы было зарегистрировано множество случаев раскрытия личной информации, включая утечки из#nbsp;банков, государственных учреждений, медицинских организаций и#nbsp;других компаний. Согласно сведениям, представленным в#nbsp;отчете экспертно-аналитического центра#nbsp;ГК InfoWatch, за#nbsp;первое полугодие 2023 года в#nbsp;России количество утечек персональных данных выросло на#nbsp;72% (по#nbsp;сравнению с#nbsp;аналогичным периодом 2022 года). Объем скомпрометированных данных составил 705 млн записей, более трети утечек связаны с#nbsp;попаданием в#nbsp;открытый доступ крупных баз данных. Данные представляют собой важный информационный актив, который может быть несанкционированно использован в#nbsp;различных целях (кража личной информации, финансовые потери и#nbsp;нарушение конфиденциальности), неправомерное обращение с#nbsp;которым может нанести ущерб ее#nbsp;владельцам.
Одной из#nbsp;причин утечек данных является недостаточная защита информации. Организации не#nbsp;уделяют должного внимания безопасности данных, что приводит к#nbsp;несанкционированному доступу к#nbsp;персональным данным. Для предотвращения массовых утечек и#nbsp;обеспечения безопасности информации, компании должны принимать меры по#nbsp;защите своих баз данных.
Утечки данных являются значимой угрозой, которая требует постоянного внимания. Законодательство в#nbsp;области защиты персональных данных постоянно совершенствуется. В#nbsp;России требования регуляторов по#nbsp;защите персональных данных определяются Федеральным законом № 152-ФЗ «О#nbsp;персональных данных» и#nbsp;другими нормативными актами. Обеспечение безопасности, ограничение доступа к#nbsp;данным, а#nbsp;также хранение персональных данных#nbsp;— это лишь некоторые из#nbsp;основных требований регуляторов по#nbsp;защите личной информации в#nbsp;России. Одним из#nbsp;способов защиты является обезличивание (деперсонализация, анонимизация) данных.
Базы данных#nbsp;— важный бизнес-актив и#nbsp;имеют множество применений: аналитика и#nbsp;улучшения качества услуг, проверка гипотез и#nbsp;разработка новых продуктов, персонализированная реклама, машинное обучение и#nbsp;развитие новых технологий, таких как IoT. Вот некоторые отрасли, где деперсонализация данных наиболее востребована: финансы и#nbsp;банковское дело, телеком, медицина и#nbsp;здравоохранение, маркетинг и#nbsp;реклама и#nbsp;т.#nbsp;д. Обезличивание данных является важной практикой для защиты конфиденциальности и#nbsp;безопасности личной информации, позволяет организациям собирать и#nbsp;анализировать данные, а#nbsp;также позволяет разработчикам использовать тестовые среды с#nbsp;данными, схожими с#nbsp;реальными, не#nbsp;нарушая при этом требования к#nbsp;конфиденциальности и#nbsp;информационной безопасности.
Любые подходы к#nbsp;анонимизации данных направлены на#nbsp;сокрытие личности, т.#nbsp;е. любого вида идентификаторов. Идентификаторы могут быть применены к#nbsp;любому человеку: фамилии, имена, отчества, даты рождения, почтовые и#nbsp;электронные адреса, номера телефонов, номера социального страхования, номера кредитных карт и#nbsp;банковских счетов и#nbsp;т.#nbsp;д. должны быть удалены или заменены перед использованием разработчиками, тестировщиками или любой третьей стороной.
Существуют различные методы обезличивания (анонимизации деперсонализации) данных: удаление прямых идентификаторов, замена, скремблирование, маскировка, размытие, шифрование и#nbsp;др. Некоторые из#nbsp;этих методов могут быть обратимыми, другие#nbsp;же могут нарушить целостность структурированных данных.
Уход с#nbsp;российского рынка глобальных вендоров, а#nbsp;также ужесточение государственных регуляторов в#nbsp;области хранения и#nbsp;обработки персональной информации, привело к#nbsp;росту инвестиций в#nbsp;нишу продуктов по#nbsp;обезличиванию данных. На#nbsp;сегодняшний день на#nbsp;рынке представлено несколько решений, которые успешно справляются с#nbsp;задачами по#nbsp;анонимизации персональных данных.
VSHUFFLE#nbsp;— это полноценное российское ETL-решение для обезличивания персональной информации. Программное обеспечение извлекает данные из#nbsp;исходной базы данных, выполняет алгоритмы деперсонализации данных для обеспечения конфиденциальности, затем и#nbsp;обезличенные данные загружаются в#nbsp;целевую базу данных. Этот процесс может быть полностью автоматизирован или настроен вручную в#nbsp;зависимости от#nbsp;потребностей пользователя. Решение может быть использовано в#nbsp;виртуальных средах или на#nbsp;физических машинах и#nbsp;легко интегрируется со#nbsp;сторонними системами за#nbsp;счет развитого API.
Программное обеспечение использует микросервисную архитектуру, что позволяет масштабировать его как вертикально, так и#nbsp;горизонтально. Это означает, что вы#nbsp;можете добавлять или удалять ресурсы (например, процессоры или память) для увеличения производительности или уменьшения затрат на#nbsp;инфраструктуру. Все необходимые преобразования информации выполняются в#nbsp;оперативной памяти, промежуточные значения не#nbsp;сохраняются, что обеспечивает высокую скорость работы и#nbsp;эффективность использования ресурсов, а#nbsp;также безопасность и#nbsp;конфиденциальность данных. VSHUFFLE имеет набор преднастроенных алгоритмов анонимизации данных, которые учитывают российскую специфику. Кроме того, можно создавать и#nbsp;использовать собственные алгоритмы для более точной настройки процесса обезличивания и#nbsp;поиска данных, используя JavaScript.
Алгоритмы обезличивания, используемые в#nbsp;решении VSHUFFLE, обеспечивают уникальность преобразованных значений, сохраняя изначальную бизнес-логику и#nbsp;повторяемость результатов. Это позволяет получить данные, максимально сходные с#nbsp;реальными, но#nbsp;при этом защищенные с#nbsp;учётом всех требований регуляторов и#nbsp;информационной безопасности, что важно в#nbsp;отраслях, где тестирование, обработка и#nbsp;анализ данных являются регулярными практиками. Персональные данные заменяются на#nbsp;обезличенные значения, сохраняя при этом целостность и#nbsp;согласованность с#nbsp;исходными данными, что позволяет проводить более качественное тестирование. Это особенно значимо для тех компаний, где строгие требования и#nbsp;внутренние политики безопасности ограничивают возможности разработчиков. Использование обезличенных данных также делает возможным привлечение сторонних специалистов на#nbsp;подряд и#nbsp;использования облачных ресурсов без риска нарушить требования информационной безопасности. Такие данные подходят для функционального, нагрузочного и#nbsp;интеграционного тестирования. Это позволяет разработчикам более гибко управлять ресурсами и#nbsp;повышать эффективность процесса разработки и#nbsp;тестирования.
В#nbsp;промышленных информационных системах количество таблиц в#nbsp;базах данных может исчисляться тысячами. В#nbsp;организациях зачастую отсутствуют единые стандарты сбора, записи и#nbsp;хранения информации, что может привести к#nbsp;сложной структуре базы данных и#nbsp;затрудняет отслеживание, в#nbsp;каких таблицах и#nbsp;полях могут находиться персональные данные. Алгоритмы автоматического поиска персональных данных, реализованных в#nbsp;программном обеспечении VSHUFFLE, позволяют просканировать все поля баз данных на#nbsp;предмет содержания в#nbsp;них персональной информации. Это упрощает процесс поиска различных типов персональных данных, делает возможным принятие решения о#nbsp;дальнейшей работе с#nbsp;ними, а#nbsp;также обеспечивает соответствие требованиям информационной безопасности.
Защита персональных данных является важной задачей для любой организации. Основной потребностью в#nbsp;области защиты персональных данных является защита конфиденциальности (соответствие этическим и#nbsp;юридическим нормам), непосредственно безопасность данных и#nbsp;управление рисками, так как массовые утечки персональных данных могут привести к#nbsp;серьезным последствиям, таким как финансовые потери, репутационный ущерб и#nbsp;юридические санкции. Компании обязаны принимать меры для обеспечения безопасности своих данных, предотвращать случайную потерю, распространение или несанкционированный доступ к#nbsp;персональным данным клиентов, проводить регулярные аудиты и#nbsp;мониторинг систем и#nbsp;процессов обработки персональных данных, чтобы обнаруживать и#nbsp;предотвращать возможные утечки данных. Программное обеспечение VSHUFFLE#nbsp;— это удобный инструмент, способный закрыть задачи бизнеса по#nbsp;защите персональной информации. Главные приоритеты решения#nbsp;— универсальность и#nbsp;гибкость настройки, делают его привлекательным для различных отраслей и#nbsp;структур.
Полная версия статьи на Мир вступил в эпоху Big Data, которая коренным образом изменила наше представление об информации. Данные используются компаниями для улучшения текущих процессов и создания новых бизнес-моделей и становятся все более значимым ресурсом. В то же время утечки персональных данных становятся серьезной проблемой, которая затрагивает как частных лиц, так и бизнес в целом. В последние годы было зарегистрировано множество случаев раскрытия личной информации, включая утечки из банков, государственных учреждений, медицинских организаций и других компаний. Согласно сведениям, представленным в отчете экспертно-аналитического центра ГК InfoWatch, за первое полугодие 2023 года в России количество утечек персональных данных выросло на 72% (по сравнению с аналогичным периодом 2022 года). Объем скомпрометированных данных составил 705 млн записей, более трети утечек связаны с попаданием в открытый доступ крупных баз данных. Данные представляют собой важный информационный актив, который может быть несанкционированно использован в различных целях (кража личной информации, финансовые потери и нарушение конфиденциальности), неправомерное обращение с которым может нанести ущерб ее владельцам.
Одной из причин утечек данных является недостаточная защита информации. Организации не уделяют должного внимания безопасности данных, что приводит к несанкционированному доступу к персональным данным. Для предотвращения массовых утечек и обеспечения безопасности информации, компании должны принимать меры по защите своих баз данных.
Утечки данных являются значимой угрозой, которая требует постоянного внимания. Законодательство в области защиты персональных данных постоянно совершенствуется. В России требования регуляторов по защите персональных данных определяются Федеральным законом №152-ФЗ "О персональных данных" и другими нормативными актами. Обеспечение безопасности, ограничение доступа к данным, а также хранение персональных данных — это лишь некоторые из основных требований регуляторов по защите личной информации в России. Одним из способов защиты является обезличивание (деперсонализация, анонимизация) данных.
Базы данных - важный бизнес-актив и имеют множество применений: аналитика и улучшения качества услуг, проверка гипотез и разработка новых продуктов, персонализированная реклама, машинное обучение и развитие новых технологий, таких как IoT. Вот некоторые отрасли, где деперсонализация данных наиболее востребована: финансы и банковское дело, телеком, медицина и здравоохранение, маркетинг и реклама и т.д. Обезличивание данных является важной практикой для защиты конфиденциальности и безопасности личной информации, позволяет организациям собирать и анализировать данные, а также позволяет разработчикам использовать тестовые среды с данными, схожими с реальными, не нарушая при этом требования к конфиденциальности и информационной безопасности.
Любые подходы к анонимизации данных направлены на сокрытие личности, т. е. любого вида идентификаторов. Идентификаторы могут быть применены к любому человеку: фамилии, имена, отчества, даты рождения, почтовые и электронные адреса, номера телефонов, номера социального страхования, номера кредитных карт и банковских счетов и т. д. должны быть удалены или заменены перед использованием разработчиками, тестировщиками или любой третьей стороной.
Существуют различные методы обезличивания (анонимизации деперсонализации) данных: удаление прямых идентификаторов, замена, скремблирование, маскировка, размытие, шифрование и др. Некоторые из этих методов могут быть обратимыми, другие же могут нарушить целостность структурированных данных.
Уход с российского рынка глобальных вендоров, а также ужесточение государственных регуляторов в области хранения и обработки персональной информации, привело к росту инвестиций в нишу продуктов по обезличиванию данных. На сегодняшний день на рынке представлено несколько решений, которые успешно справляются с задачами по анонимизации персональных данных.
VSHUFFLE — это полноценное российское ETL-решение для обезличивания персональной информации. Программное обеспечение извлекает данные из исходной базы данных, выполняет алгоритмы деперсонализации данных для обеспечения конфиденциальности, затем и обезличенные данные загружаются в целевую базу данных. Этот процесс может быть полностью автоматизирован или настроен вручную в зависимости от потребностей пользователя. Решение может быть использовано в виртуальных средах или на физических машинах и легко интегрируется со сторонними системами за счет развитого API.
Программное обеспечение использует микросервисную архитектуру, что позволяет масштабировать его как вертикально, так и горизонтально. Это означает, что вы можете добавлять или удалять ресурсы (например, процессоры или память) для увеличения производительности или уменьшения затрат на инфраструктуру. Все необходимые преобразования информации выполняются в оперативной памяти, промежуточные значения не сохраняются, что обеспечивает высокую скорость работы и эффективность использования ресурсов, а также безопасность и конфиденциальность данных. VSHUFFLE имеет набор преднастроенных алгоритмов анонимизации данных, которые учитывают российскую специфику. Кроме того, можно создавать и использовать собственные алгоритмы для более точной настройки процесса обезличивания и поиска данных, используя JavaScript.
Алгоритмы обезличивания, используемые в решении VSHUFFLE, обеспечивают уникальность преобразованных значений, сохраняя изначальную бизнес-логику и повторяемость результатов. Это позволяет получить данные, максимально сходные с реальными, но при этом защищенные с учётом всех требований регуляторов и информационной безопасности, что важно в отраслях, где тестирование, обработка и анализ данных являются регулярными практиками. Персональные данные заменяются на обезличенные значения, сохраняя при этом целостность и согласованность с исходными данными, что позволяет проводить более качественное тестирование. Это особенно значимо для тех компаний, где строгие требования и внутренние политики безопасности ограничивают возможности разработчиков. Использование обезличенных данных также делает возможным привлечение сторонних специалистов на подряд и использования облачных ресурсов без риска нарушить требования информационной безопасности. Такие данные подходят для функционального, нагрузочного и интеграционного тестирования. Это позволяет разработчикам более гибко управлять ресурсами и повышать эффективность процесса разработки и тестирования.
В промышленных информационных системах количество таблиц в базах данных может исчисляться тысячами. В организациях зачастую отсутствуют единые стандарты сбора, записи и хранения информации, что может привести к сложной структуре базы данных и затрудняет отслеживание, в каких таблицах и полях могут находиться персональные данные. Алгоритмы автоматического поиска персональных данных, реализованных в программном обеспечении VSHUFFLE, позволяют просканировать все поля баз данных на предмет содержания в них персональной информации. Это упрощает процесс поиска различных типов персональных данных, делает возможным принятие решения о дальнейшей работе с ними, а также обеспечивает соответствие требованиям информационной безопасности.
Защита персональных данных является важной задачей для любой организации. Основной потребностью в области защиты персональных данных является защита конфиденциальности (соответствие этическим и юридическим нормам), непосредственно безопасность данных и управление рисками, так как массовые утечки персональных данных могут привести к серьезным последствиям, таким как финансовые потери, репутационный ущерб и юридические санкции. Компании обязаны принимать меры для обеспечения безопасности своих данных, предотвращать случайную потерю, распространение или несанкционированный доступ к персональным данным клиентов, проводить регулярные аудиты и мониторинг систем и процессов обработки персональных данных, чтобы обнаруживать и предотвращать возможные утечки данных. Программное обеспечение VSHUFFLE – это удобный инструмент, способный закрыть задачи бизнеса по защите персональной информации. Главные приоритеты решения - универсальность и гибкость настройки, делают его привлекательным для различных отраслей и структур.